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基于節(jié)點(diǎn)相似度的社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測算法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-10-12 08:38

  本文關(guān)鍵詞:基于節(jié)點(diǎn)相似度的社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測算法研究


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【摘要】:針對(duì)目前社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測算法計(jì)算量大,準(zhǔn)確度低以及算法結(jié)果不穩(wěn)定的問題,在經(jīng)典Newman快速算法與LPAm算法的基礎(chǔ)之上,各取它們的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合,提出了一種基于局部信息的社團(tuán)檢測新算法。算法利用節(jié)點(diǎn)度和共享鄰居數(shù)定義節(jié)點(diǎn)相似度,首先根據(jù)節(jié)點(diǎn)相似度和一個(gè)預(yù)設(shè)節(jié)點(diǎn)相似度閾值將網(wǎng)絡(luò)劃分為初始的社團(tuán)結(jié)構(gòu),然后依據(jù)另一個(gè)預(yù)設(shè)社團(tuán)數(shù)目參數(shù)閾值進(jìn)一步優(yōu)化社團(tuán)結(jié)構(gòu),最后得到精確度較高的社團(tuán)劃分結(jié)果。性能分析證明,該算法有著近似線性的時(shí)間復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法相對(duì)于GN算法,Newman快速算法和LPAm算法有著更高的準(zhǔn)確度,且它是一種結(jié)果穩(wěn)定的算法,對(duì)于大型網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)預(yù)測,有著較好的效果,因此,有著較好的實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】:社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測 節(jié)點(diǎn)相似度 線性階時(shí)間復(fù)雜度 算法穩(wěn)定
【學(xué)位授予單位】:遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:O157.5
【目錄】:
  • 致謝4-5
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 1 緒論9-21
  • 1.1 課題研究的背景和意義9-12
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
  • 1.3 社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測經(jīng)典測試網(wǎng)絡(luò)17-19
  • 1.4 本文的主要工作19-21
  • 1.4.1 本文的研究內(nèi)容19-20
  • 1.4.2 本文的結(jié)構(gòu)安排20-21
  • 2 社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測基本概念與主要算法21-36
  • 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本概念21-23
  • 2.1.1 網(wǎng)絡(luò)圖表示與度分布21-22
  • 2.1.2 網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑與網(wǎng)絡(luò)頂點(diǎn)的介數(shù)22-23
  • 2.1.3 網(wǎng)絡(luò)的簇系數(shù)23
  • 2.2 社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測基本概念23-27
  • 2.2.1 節(jié)點(diǎn)相似度與模塊度Q23-25
  • 2.2.2 社團(tuán)結(jié)構(gòu)劃分質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)25-27
  • 2.3 社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測主要算法27-35
  • 2.3.1 Kernighan-Lin算法27-28
  • 2.3.2 普評(píng)分法28-29
  • 2.3.3 GN算法29-30
  • 2.3.4 Newman快速算法30-32
  • 2.3.5 標(biāo)簽傳播算法32-35
  • 2.4 本章小結(jié)35-36
  • 3 基于節(jié)點(diǎn)相似度的社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測算法36-42
  • 3.1 算法思想來源36-38
  • 3.2 算法描述38-40
  • 3.3 算法分析40-41
  • 3.4 本章小結(jié)41-42
  • 4 基于節(jié)點(diǎn)相似度的社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測算法實(shí)現(xiàn)42-49
  • 4.1 基于節(jié)點(diǎn)相似度的社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測算法實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)42-44
  • 4.1.1 節(jié)點(diǎn)相似度閾值的選取42-43
  • 4.1.2 最小社團(tuán)節(jié)點(diǎn)數(shù)的選取43-44
  • 4.2 基于節(jié)點(diǎn)相似度的社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析44-48
  • 4.3 本章小結(jié)48-49
  • 結(jié)論49-50
  • 參考文獻(xiàn)50-54
  • 作者簡歷54-56
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集56

【參考文獻(xiàn)】

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10 楊博;劉大有;金弟;馬海賓;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類方法[J];軟件學(xué)報(bào);2009年01期

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本文編號(hào):1017743

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